我有一个数据矩阵X,它是n x 2,以及一个相应的二进制标签数组y,用来表示第i个人是否获胜。我正在尝试创建一个散点图,上面有一个热图,它显示了图中每个点成为赢家的预测概率。到目前为止,以下是我的代码
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X = joblib.load('X.pkl')
y = joblib.load('y.pkl')
lr = Logist
我正在寻找更深入的散点图,并试图了解如何制作不同的颜色传奇。从net上的一篇教程中,我得到了这段代码,但不能理解它在做什么。 # Prepare Data
# Create as many colors as there are unique midwest['category']
categories = np.unique(midwest['category'])
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))]
在某种程度上,为圆指定颜色与在散点图中指定颜色的工作方式不同:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6,6)) # give plots a rectangular frame
N = 4
r = 0.1
pos = 2.*np.random.rand(N,2) -1
# give different points different color
col = 1./N*np.arange(0,N)
# Method 1
for i,j,k in zip(pos[:,0
除了3个数值外,数据还包含分类值(0或1),并希望使用3D散点图显示数据。我试着写了一个函数,从csv文件中读取数据,并用以下方法创建散点图:
function f = ScatterPlotUsers(filename)
data = ReadCSV(filename);
x = data(:,2);
y = data(:,3);
z = data(:,4);
size = ones(length(x), 1)*20;
userType = data(:,5);
colors = zeros(length(x), 1);
import numpy as np
from pandas import *
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
Size = 100
Num = 10
x = np.random.normal(0,1,(Num,Size))
df = DataFrame()
for i in range(Num):
df[str(i)] = x[i]
如果我输入
df.plot(colormap="jet")
我得到了颜色映射和线条标记的图形。
如果我输入
df.plot(c
我想在这块地块上加一个色标。下面的代码就是我想要的。这个色标应该表示来自另一个列表的第三个值。 我想要绘制的数据在一个列表中,第三个值在另一个列表中,这些列表的长度不同。此时,我选择了带有索引列表(b1)的数据。因此我还必须为我第三个值(c1)创建一个索引列表。 我想过使用色彩映射表来做这件事,但到目前为止我还没有使用过色彩映射表。到目前为止,在互联网上也找不到一个好的解释。所以我希望你能帮我。 b1=(35,23,33,8,38,24,40,22,28)
for i in b1:
plt.plot(x_axis,Data[i][1:21],'-', label=st
对于带有数据着色器的散点图,我希望将时间的概念融入到曲线图中。可能是通过使用颜色。 目前, import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
date_values = ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04']
result = []
for d in date_values:
print(d)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100
我是Python的新手,在使用matplotlib时遇到了一些麻烦。我目前有两个numpy数组中包含的数据,称为x和y,我正在用每个点(x,y)的坐标绘制散点图(即我的图上有点x,y和x,y等等)。我一直在使用下面的代码段根据附近点的空间密度给我的散点图中的点着色(这是在另一个stackoverflow帖子上找到的):
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde
x = np.random.normal(size=1000)
y = x*3 + np.rand
我想在散点图上画一个3行图,以检查散点图中的点是多少,我的散点图如下所示
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
x = np.array([38420690,53439687,82878917,97448841])
y = np.array([47581627,12731149,3388697,911432])
plt.scatter(x,y)
plt.plot()
plt.show()
现在,我想在散点图上再画3张线图,
1行图@x=y第2行图@x=10*y第3行图@x= 10/